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Python의 목록과 배열: 언제 각각을 선택해야 합니까?

Susan Sarandon
Susan Sarandon원래의
2024-11-03 21:14:031014검색

Lists vs. Arrays in Python: When Should You Choose Each?

Python에서 목록과 배열 중에서 선택

Python에서 1D 배열은 목록이나 배열로 구현될 수 있으며 후자는 다음에서 제공됩니다. '배열' 모듈. 목록은 유연성과 조작 용이성을 위해 자주 사용되지만 특정 상황에서는 배열이 더 적합할 수 있습니다.

성능 및 메모리 최적화

목록의 주요 장점 어레이의 핵심은 성능과 메모리 효율성입니다. 유연성이 뛰어나고 이기종인 목록은 배열에 비해 더 많은 메모리와 오버헤드를 필요로 합니다. 목록의 각 항목에는 C 유형을 사용하여 더 효율적으로 표현할 수 있는 간단한 데이터 유형의 경우에도 Python 객체를 생성해야 합니다.

반면에 배열은 C 배열을 둘러싸는 얇은 래퍼이므로 이를 가능하게 합니다. 동종의 데이터 유형을 유지하고 메모리 소비를 크게 줄입니다. 이는 크거나 계산 집약적인 데이터가 포함될 때 특히 유용합니다.

사용 사례

배열은 다음과 같은 경우에 주로 유용합니다.

  1. C 배열과의 인터페이스: 배열은 C 배열을 Python 확장이나 시스템 호출(예: ioctl 또는 fctnl)에 노출하는 편리한 방법을 제공합니다.
  2. 변경 가능한 문자열(Python 2.x): 배열(구체적으로 array('B', bytes))은 Python 2.x에서 문자열에 대한 변경 가능한 표현을 제공합니다. 그러나 Python 2.6 및 3.x에서는 이는 bytearray로 대체되었습니다.
  3. 동종 데이터 표현: 배열은 부동 소수점 값과 같은 동종 숫자 데이터를 저장하고 조작하는 데 적합합니다. 이는 수치 연산의 경우 목록보다 더 나은 성능을 제공합니다.

수치 수학의 대안:

주 목적이 동종 배열의 수치 계산이라면 NumPy를 권장합니다. . NumPy는 복잡한 다차원 배열의 벡터화된 작업을 위한 강력한 도구 모음을 제공하여 배열에 비해 뛰어난 성능과 유연성을 제공합니다.

결론

요약하면 배열은 수치 수학이 아닌 상황에서 동질적인 데이터로 작업할 때 특히 유용합니다. 효율적인 메모리 사용 및 C 어레이와의 인터페이스 덕분에 외부 라이브러리와 인터페이스하거나 대규모 데이터 세트를 처리할 때 성능을 최적화하는 데 유용한 도구가 됩니다.

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